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Anastasis Kratsios
Anastasis Kratsios
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NeuralChaos架构优化随机过程建模
开发了一种名为NeuralChaos的新型神经算子架构，以应对表示和计算复杂随机过程的挑战。该架构旨在改进连续时间随机控制、强化学习和金融数学等领域的建模。NeuralChaos旨在保持可预测性和方可积性，同时比传统方法消耗更少的计算资源，并在数值实验中证明了其有效性。
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深度学习理论：神经网络作为计算模型
一篇新论文探讨了深度学习的理论基础，提出神经网络不仅应被视为函数逼近器，还应被视为计算模型。由 Anastasis Kratsios 撰写的这项研究表明，神经网络可以模拟复杂的数值算法，如牛顿法。该工作确立了神经网络的复杂性不仅受正则性影响，还受算法复杂性的影响，为各种函数类提供了通用逼近保证。